跳轉到

MkDocs Knowledge Graph Enhancement

概念概覽

問題根源

核心知識

問題根源

現有 wiki 系統的核心缺陷:連結為單向(A→B,但 B 不知道 A 指向它)、概念碎片化(相似主題散落多頁)、無語義索引(只能關鍵字搜尋)。

三階段改善方案

Phase 1 — 低風險高回報 - backlink_pass.py:掃描所有 Markdown,建立反向連結索引,在每篇文章底部自動注入「被哪些文章引用」區塊,解決單向連結問題 - mkdocs-roamlinks-plugin:允許 [[ConceptName]] Wikilink 語法,讓作者不必寫完整相對路徑

Phase 2 — 關鍵能力升級 - 整合 obra/knowledge-graph 作為 CI 步驟,對所有文件產出語義嵌入索引 - 在 wiki_manager.py 概念提取階段加入「語義重複檢查」:新概念寫入前先計算餘弦相似度,若與現有概念 >0.85 則提示合併,避免碎片化

Phase 3 — 視覺化 - 將 knowledge-graph.md 改為互動式語義圖譜(D3.js 或 Mermaid) - Hot cache:高頻訪問概念預載入向量,降低查詢延遲

安裝方式

pip install mkdocs-roamlinks-plugin
# mkdocs.yml 加入:
plugins:
  - roamlinks

經驗教訓

  • 單向連結是知識庫最常見的隱性問題,backlink_pass.py 後處理比改寫原始文件侵入性更低

  • 語義重複檢查要在寫入前做,而非事後整理,才能防止碎片化累積

  • mkdocs-roamlinks-plugin 讓 Wikilink 語法與 MkDocs 共存,降低貢獻者心智負擔

常見陷阱

  • mkdocs-material 若版本衝突需重新安裝(pip install mkdocs-material 同步安裝)

  • 余弦相似度閾值 0.85 需根據領域調整,技術文件可設高一點(0.88-0.90)

  • backlink 注入若用 mkdocs hooks 做,需確保在 on_page_markdown 階段執行,避免影響 TOC 生成

相關概念

相關視角

以下頁面與本概念共享主題,但從不同角度切入。保留獨立視角同時提供交叉參考:

來源 Sessions

日期 Session 貢獻摘要

| 2026-04-11 | a0379709-073f-4231-a61f-87b8486559f7 | 設計並實作三階段知識圖譜強化方案:backlink 雙向連結、Wikilink 語法支援、語義重複檢查 |


本概念頁面由 Semi-Brain Wiki 系統自動維護

最後更新: 2026-04-11